多核结构片上网络性能-能耗分析及优化方法

文中探讨了片上网络在执行真实并行程序时的能耗和性能关系,并提出了一种能耗/性能优化方法.首先,文中提出了一种精确的性能-能耗模型,在性能和能耗模型中同时划分出与频率相关和与频率无关的因素,并分析其对性能和能耗的影响;其次,在性能-能耗模型中建立并行开销、片外访存开销与片上网络规模(节点数)、频率之间的关系,同时引入了并行度、通信模型等与应用相关的因素,使该模型能够同时表达软硬件特性;第三,文中提出了一种基于该性能-能耗模型的性能-能耗优化方法,通过采集程序的通信模型、访存消息数量等数据选择适当的频率和网络节点数来获得片上网络能耗最低值或处理器性能最大值.最后,文中采用8个PARSEC并行程序验证前述模型的准确性并评价性能-能耗优化方法,结果显示文中性能-能耗模型相比传统模型更加精确吻合实验测量结果,性能-能耗优化方法也有效适用于不同种类的并行程序.     

基于SDN架构的网络能耗与性能动态调节机制

传统网络环境不能较好地兼顾网络性能和能耗。为此,提出一种新的网络评价算法。在软件定义网络环境中,利用启发式算法,使用流表机制动态调节广域网的网络拓扑,实现网络性能和能耗的调节,并对其性能和能耗的调节效果进行评价。实验结果表明,与传统网络只关注网络性能或能耗的算法相比,该算法能够实现网络性能和能耗的动态调节,实现简单,并且链路利用率较高。     

概率模型检测在动态能耗管理中的应用

如何平衡嵌入式设备的能耗和性能表现,成为了一个热门话题。动态能耗管理是一种在保证系统性能的基础上降低其能耗的有效方法,其关键点是如何生成有效的动态能耗管理策略。在概率模型检测技术的基础上,提出了一种生成和验证动态能耗管理策略的方法。首先对目标系统和能耗管理目标建模,然后利用PRISM-games工具进行动态能耗管理策略的合成,同时利用模型检测工具PRISM对合成的动态能耗管理策略进行验证。实验表明,该方法具备可行性和有效性。     

无线传感网络低占空比MAC协议性能研究

恰当的通信协议对降低无线通信能耗,延长网络寿命具有重要的意义。低占空比MAC协议通过节点的休眠机制,大大降低了通信模块的空闲监听能耗。以S-MAC协议为例,研究了树型拓扑下低占空比协议的能耗性能、时延性能以及吞吐量,分析了各性能之间的关系以及休眠机制对性能的影响,并通过研究指出了协议的改进方向。     

能耗受限时实现性能最大化的作业管理模型

在诸如星载并行计算机这样的系统中,一定周期内,系统能耗存在上限。围绕高产出率计算的概念,针对这种能耗受限条件下性能最大化的作业管理需求,提出了一种作业分配的模型。该模型基于计算节点、作业的性能和能耗参数,动态地进行作业分配,从而在满足能耗上限的前提下获得尽可能大的计算性能。通过模拟实验,验证了该算法的有效性。     

一种能耗-性能协调优化的虚拟机重放置策略

在云计算环境中虚拟机重放置方法方面,现有多数算法通常聚焦单一目标的优化,而聚焦一个单一目标通常会牺牲其他目标来达到最优效果,因此有必要考虑多目标权衡的虚拟机重放置方法。以降低能耗和保证虚拟机的服务质量为目标,提出一种能耗-性能协调的虚拟机重放置优化算法,即能耗-性能优化配合降序最佳适应算法（Energy-Performance awareness best fit descending virtual machine relocating,EPAR）,把资源使用率转化为能耗,同时权衡了能耗和性能之间的关系。该算法在选择重放置虚拟机时使用自回归模型预测下一时间段的性能。通过原型验证,EPAR算法能够在确保虚拟机服务的情况下,有效降低宿主机的能耗,避免不必要的虚拟机的迁移。     

云中心异构服务器能耗受限下的性能优化策略

为了解决云中心能耗受限下性能优化和异构服务器之间的能耗分配问题,提出了基于M/GI/1-PS排队系统的云中心能耗—性能优化模型,并通过拉格朗日乘数法进行求解,并给出计算云中心最快平均响应时间的OPT算法。同时通过大量数值仿真实验将OPT算法与常用的启发式能耗分配方法进行对比。数值仿真结果表明：本文提出的OPT算法在相同能耗下可获得最优的平均响应时间,同时通过能耗—性能变化曲线,可为云中心优化资源配置提供理论依据和参考数据。     

基于状态管理的服务器节能策略研究

随着云计算的蓬勃发展,计算机行业的能耗问题日益突出。状态管理一直是优化能耗的有效方法之一。对数据中心的服务器进行合理的状态管理能带来可观的节能收益。针对数据中心等机群环境下服务器的状态能耗进行研究,提出基于状态管理的服务器能耗优化方法,以在保证性能的同时,降低了能耗。首先分析状态管理对服务器能耗带来的影响,根据分析提出服务器的状态优化策略,然后利用Petri网及其状态分析技术对该策略的状态能耗模型和性能模型进行分析。实例分析和模拟实验验证了该方法的有效性和优越性。     

一种基于最小能耗的手机传感调度算法

带有大量内置传感器的手机使各种领域下的传感应用成为可能,但同时会消耗大量能耗。为此,通过云协作方式来降低手机传感应用的能耗。定义最小能耗传感调度问题,设计多项式算法以获得最优解,证明手机协作式传感不但可以节约能耗,还可以作为性能评估的基准。基于现实假设给出2种启发式算法,以确定高能效传感调度策略。利用真实的能耗假设和位置数据进行仿真,结果表明,与不支持协作的传统算法相比,协作式传感可以显著降低能耗,并且在总体能耗和公平性方面性能较优。     

SQL能耗建模及优化研究

IT系统能耗的节节攀升,使得设计新一代DBMS时必须考虑其能耗效率问题。由于SQL语句的执行过程大约消耗70%~90%的数据库资源,因此对SQL进行能耗建模及优化对提高数据库的能源使用效率具有重要的意义。在对SQL查询处理机制进行研究的基础上,构建了SQL能耗模型,并对一系列查询优化原则进行了实验,以表明不同优化原则对性能提升及能耗减少的有效性。实验及能耗数据分析表明:CPU利用率是影响系统功耗的最关键因素,SQL能耗优化方法可忽略内存优化且应该均衡考虑性能优化及功耗优化两方面,提出的SQL能耗模型及节能优化方法具有较强的应用价值。     

随机任务在云计算平台中能耗的优化管理方法

针对云计算系统在运行过程中由于计算节点空闲而产生大量空闲能耗,以及由于不匹配任务调度而产生大量“奢侈”能耗的能耗浪费问题,提出一种通过任务调度方式的能耗优化管理方法.首先,用排队模型对云计算系统进行建模,分析云计算系统的平均响应时间和平均功率,建立云计算系统的能耗模型.然后提出基于大服务强度和小执行能耗的任务调度策略,分别针对空闲能耗和“奢侈”能耗进行优化控制.基于该调度策略,设计满足性能约束的最小期望执行能耗调度算法ME3PC(minimum expectation execution energy with performance constraints).实验结果表明,该算法在保证执行性能的前提下,可大幅度降低云计算系统的能耗开销.     

多核平台应用程序能耗分析

多核服务器的能耗越来越巨大,当处理器核心数目增多时,能耗增加更明显。软件的动态功耗调节可以显著的降低整个系统的能耗,但这会影响到系统性能。文章分析了不同种类应用程序的能耗特性。通过硬件测量的数据,我们为软件节能调节提供了依据,得出了如下几个结论：1）软件节能有很大的空间;2）系统物理内存消耗的能耗占整体能耗;3）不同种类的应用程序,对特定硬件的节能调节可以有很好的节能效果同时可以将对系统性能的影响降到最低。     

面向实时复杂系统的基于片上网络多核平台的映射技术研究

为了提高通信与信号处理系统向片上网络(NoC)平台映射的性能,提出一种面向系统能耗和响应时间的新型NoC映射模型。该模型改进了传统映射算法中能耗的计算方法,同时考虑交换网络的能耗和处理节点的能耗,采用多对多映射技术,在带宽约束的基础上,结合复杂通信系统特有的注入率、迭代边界等约束,同时优化能耗和响应时间,提高了映射算法的实用性。仿真实例证明,该映射模型得到的优化方案能降低约15%的系统能耗,能够获得综合的最优性能。     

追求绿色的三星光存储

随着PC性能的提升,能耗也在逐渐加大,如何在高性能的情况下控制能耗．是许多厂商一直致力于攻克的难题。     

追求绿色的三星光存储

随着PC性能的提升,能耗也在逐渐加大,如何在高性能的情况下控制能耗．是许多厂商一直致力于攻克的难题。     

基于硬件剖析的DVS能耗优化

如何在满足系统性能要求的前提下尽可能降低系统能耗已成为嵌入式系统设计所面临的挑战之一。动态电压调节是降低能耗的有效技术，它能通过硬件剖析来识别“热点”，根据指令级并行(ILP)的变化情况动态调节处理器的电压和速度。实验表明该方法可在性能损失较小的情况下，有效节省能耗。     

数据中心能耗有效性系统框架构建

为降低数据中心的能量消耗,提出一个具有2层能耗模块结构的数据中心能耗有效性系统框架EADC,其中,虚拟环境管理子系统通过节点状态的按需变化降低能耗,数据中心管理子系统通过控制节点在应用间的按需切换满足其所有的服务需求。测试结果表明,ECDA可在满足能耗与性能要求的前提下实现能耗最低。     

基于遗传算法的无线传感网络能量优化方法研究

在大多数无线传感网络的应用场景中,网络节点通常由不可充电的电池供电。因此,最大限度降低无线传感器网络的电池能耗是提高其性能的关键。本文针对无线传感器网络数据通信的能耗问题,提出了一种基于能耗模型的遗传优化方法,并研究了3组不同能量模型对遗传算法性能的影响。此外,在MATLAB平台上进行了60次蒙特卡洛实验,选择了提出的算法中最小能耗的最优参数集。     

基于仿生自主神经系统的节能高效云调度研究*

为了实现兼顾性能和能耗的高效云调度管理机制,提出了一种基于仿生自主神经系统（BANS）的云调度管理系统。建立了理论模型来评估和分析重要的性能和能耗指标,并利用纯利润优化模型均衡性能和能耗之间的制约关系。基于理论分析结果,进一步利用最优性分析和自主触发机制实现了动态灵活的局部资源管理,同时,采用启发式算法来获取面向用户请求分发的全局最优调度策略。实验结果展示了重要的性能-能耗制约关系,同时也表明,相比传统负载均衡调度机制,局部自主资源管理可以在纯利润上带来约60%的显著提升,全局请求调度还将进一步带来约15%的提升效果。     

基于威布尔分布的云计算能耗优化模型研究

针对云计算环境中复杂的虚拟机正常运行状态,提出将虚拟机运行看成由硬软件串联的可修复系统,用威布尔分布描述虚拟机硬软件正常运行的方法来建模缓解云计算高能耗问题。运用半马尔科夫过程刻画虚拟机运行过程、Laplace-Stielties变换简化数值计算、Bayesian定理去除限制条件,构建处理器利用率与能耗、性能的关系模型。再结合可修复系统寿命分布理论,调整虚拟机正常运行的威布尔分布函数,得到不同形状参数下处理器运行能耗以及给定任务完成时间,最终分析形状参数、处理器利用率与能耗-性能隐含关系并给出有效降低处理器运行能耗的合理化建议。数值分析表明：增大形状参数比提高利用率更显著降低处理器运行能耗;优化虚拟机配置使得形状参数变大,可以明显降低处理器运行能耗,同时避免云系统性能过度损耗。